信用风险作为资本市场上最重要的风险之一，其正确的管理和防范对上市公司自身风险控制管理，维护债权人利益，甚至是一国金融体系的稳健发展都起着非常重要的作用。截止2012年底，我国的上市公司行业囊括国民经济和社会发展的各个领域，其数量已超过三千家，成为带动产业发展和国民经济增长的中流砥柱。随着我国加入世界贸易组织以及资本市场的迅猛发展，我国股票市场中发生违约问题、陷入财务困境，甚至是最终破产的上市公司数量大幅上涨。因此，有效地估计违约概率是企业实施全面风险管理，保证其生产经营现金流量持续运行，以及资本监管和经济资本配置得以有效实施的基础和关键。也是提高我国资本市场信用风险度量管理水平，以及整个市场稳定和经济健康发展的迫切任务。　　本文首先对于该课题的研究背景及价值意义进行论述，并介绍了国内外信用度量的研究成果以及本文的主要内容框架和研究特色。然后从信用风险研究的理论讲起，并进一步通过对信用度量的传统和现代方法进行介绍和比较分析，最终选用KMV方法对我国上市公司进行信用风险度量研究，来验证其能否在我国上市公司中进行有效的应用。在进行实证研究前，对主板和创业板市场的信用风险现状进行对比，得出创业板市场可能存在更大信用风险的结论。在进行模型的参数修正时，根据我国上市公司的特点以及模型结果的严谨性要求，对KMV模型的相关参数进行修正，并从我国沪市深市中选取来自于我国主板和创业板两个板块中70家经营业绩正常的上市公司进行实证研究，其中主板市场和创业板市场各选取35家样本公司进行对比。然后，通过修正后的KMV模型对这两组样本公司的相关数据进行运算，结合MATLAB编程迭代计算出样本公司的违约距离DD(Distance to Default)，并通过SPSS统计软件对两组公司的违约距离计算结果进行差异性检验分析，并检验出两组样本公司的违约距离均值和方差均存在显著性差异，从而得出KMV模型能够很好的区分主板和创业板市场上市公司违约风险的结论。另外，本文还对违约点DPT(Default Point)这一重要参数的修正进行了结果分析并得出相关结论，为今后的研究提供了更精确的设定依据。最后，文章对本课题研究的结论进行进一步阐述，并提出该模型在我国应用仍存在的局限性以及改进建议。